• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.36-38
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• 2012

이제 멀티코어 CPU가 보편화 되었지만 대다수의 프로그래밍 언어가 단일 코어를 대상으로 발전되었기 때문에 병렬화에 어려움이 있다. 이를 해결하고자 병렬처리 기법들이 연구되고 있지만 오히려 개발자는 여러 기법들 사이에서 혼란스러울 수 있다. 본 논문에서는 개발자들이 처한 상황에서 적절한 기법을 선택하는데 도움이 되고자 주요 병렬처리 기법인 OpenMP, Threading Building Blocks, Cilk Plus, Parallel Patterns Library를 비교 및 평가하였다. 각 기법마다 지원 기능, 지원 방식, 스케줄링 기법 등 개발자가 프로그램을 개발함에 있어 고려해야 할 특징들이 서로 다르고 각기 장단점이 존재한다. 따라서 병렬처리 기법을 선택하고 구현함에 있어 특정한 하나의 기법에 의존하는 것보다는 여러 기법들의 특성을 파악하여 상황에 맞는 기법을 선택한다면 보다 효율적이면서도 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있다.

• Defense and Technology
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• no.4 s.158
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• pp.50-58
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• 1992

분산/병렬처리기법은 중앙집중식 또는 순차적 처리기법에 비해 장비의 신뢰성 및 신속성이 매우 증대되기 때문에, 군사적으로 사용되고있는 각종 통신.전자무기체계에서의 적용 필요성은 두말할 필요도 없다. 따라서 이러한 요구에 대비해서 분산/병럴처리기법의 중요성을 이해하고 각종 군사용 시스템을 선정 및 설계할 때에 이 글의 제안이 참조가 되기를 기대한다

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.111-118
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• 2010

최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.127-134
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• 2001

구조물이 점점 더 커짐에 따라 그들을 분석하고 설계하는 것이 더 복잡해지고 더 많은 시간이 요구된다. 현재 사용되는 단일 프로세서를 가진 컴퓨터는 그와 같은 구조물을 해석하기에 효율적이지 못하다고 여겨진다. 이 논문에서는 거대규모의 구조물을 분석하기 위하여 컴포넌트 모우드법(CMM)과 메시지전달 시스템(MPI)을 이용함으로써 표준 병렬기법과 고도로 효율적이고 이식성 있는 프로그램을 새로 개발하였다. 이 연구에서는 구조물의 동적 해석을 위해 병렬처리기법을 지닌 컴퓨터 프로그램이 제시되고 새로 개발된 프로그램이 신뢰도를 갖고 있다는 것이 입증된다. 또한 이 프로그램은 상업용 프로그램보다 훨씬 처리속도가 빠르고 병렬처리 컴퓨터에서도 사용될 수 있다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.617-620
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• 2000

컴퓨터를 활용하여 사진영상을 얻는 기술은 여러 분야에서 많은 응용이 이루어지고 있는데, 그 중에서도 광선추적기법은 가장 많이 쓰이면서도 현실감 있는 사진영상을 얻는 음영처리 기법중의 하나이다. 하지만 영상이 복잡해짐에 따라 컴퓨터로 처리하는 시간도 그만큼 많이 소요되는데 슈퍼컴퓨터 상에서 병렬처리기법을 적용함으로써 처리시간을 상당히 줄일 수가 있다. 본 논문에서는 IBM RS/6000 SP 슈퍼컴퓨터를 활용하여 순차적 광선추적 알고리즘을 메시지 교환방식을 통한 병렬처리 기법으로 성능분석을 하고자 하였다. 실험을 위해서 슈퍼컴퓨터의 노드수를 최대 16개까지 증가시켜 가면서 복잡한 영상에 대해 병렬 광선추적 알고리즘의 성능분석을 하였고, 메시지 교환방식 중에서 블락킹 통신과 비블락킹 통신에 대해서 그 성능을 각각 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.255-258
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• 2001

광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.389-392
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• 2002

광선 추적 기법은 컴퓨터를 활용하여 사진과 같은 고해상도의 영상을 얻어내기 위한 렌더링 기법 중 하나이다. 그러나 이 기법은 이미지를 생성할 때 각 접마다 시뮬레이션을 하여 계산해 내므로 접의 수에 따른 계산량이 증가되고 그에 따른 계산 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 많은 계산량을 처리하기 위해 병렬처리 기법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)를 이용한 병렬 광선 추적 기법을 제시하고 그러한 기법을 여러대의 PC를 이용한 PC Clustering 기법에 적용시켜봄으로써 복잡한 계산에 소요되는 시간을 단축시키고자 하였다. 또한 작업의 크기의 변화에 따른 작업 시간과 노드 수의 증가에 따른 속도 향상률을 알아보았다. 이러한 실험을 위해 병렬 프로그래밍 도구로는 Windows NT 기반의 MPICH를 사용하였고 노드의 수는 3대에서 30대까지 증가시켰다. 노드의 수가 증가함에 따라 렌더링에 소요되는 시간이 선형적으로 감소함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.39-40
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• 2017

소나 영상 시뮬레이션은 실시간 처리를 위해 병렬처리를 사용하여 연산성능을 증대시키고 있다. 하지만 모듈 간 병렬처리, 영상처리 알고리즘, 방대한 데이터 처리와 같은 시뮬레이션에 적용되는 작업은 성능향상을 위한 최적의 연산장치와 병렬처리 기법이 달라 실시간 처리를 위한 최적화가 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 소나 영상 시뮬레이션의 개발을 위해 연산장치 및 병렬처리 기법에 따른 기술을 분류하고 실제 적용된 사례들을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.19C no.4
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• pp.247-252
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• 2012

Network coding has been shown to improve various performance metrics in network systems. However, if network coding is implemented as software a huge time delay may be incurred at encoding/decoding stage so it is imperative for network coding to be parallelized to reduce time delay when encoding/decoding. In this paper, we compare the performance of parallelized decoders for random linear network coding (RLC) and pipeline network coding (PNC), a recent development in order to alleviate problems of RLC. We also compare multi-threaded algorithms on multi-core CPUs and massively parallelized algorithms on GPGPU for PNC/RLC.